© ShuttertockLa ricerca di talenti digitali è diventata una sfida cruciale per le aziende di tutto il mondo. La trasformazione digitale richiede competenze specialistiche sempre più avanzate, rendendo alcune figure professionali particolarmente ambite. Secondo Randstad Digital, divisione del Gruppo Randstad dedicata al settore tech e Ict, il mercato del lavoro si concentra su una serie di ruoli chiave per guidare l’innovazione e soddisfare la crescente domanda di expertise.
Questi professionisti, che spaziano dallo sviluppo software al machine learning, rappresentano il cuore pulsante delle strategie aziendali orientate al futuro. “Le competenze digitali sono tra le più richieste e contese sul mercato, con una domanda che supera costantemente l’offerta”, sottolinea Marco Ceresa, Group Ceo di Randstad. Un gap che non solo apre grandi opportunità per chi possiede queste abilità, ma sottolinea anche l’importanza per le aziende di investire in strumenti di formazione e reclutamento avanzati per colmare questa carenza.
Ecco i 10 profili digitali più ricercati per il 2025, identificati come essenziali per affrontare le sfide e le opportunità del futuro tecnologico:
- Sviluppatore di Software
Progetta, sviluppa e testa applicazioni software o sistemi operativi, lavorando a stretto contatto con team di progetto per soddisfare i requisiti richiesti dai committenti. Ha competenze in linguaggi di programmazione come Java, Python o C#, strumenti di versioning come Git e metodologie Agile. - System Engineer
Si occupa della progettazione, implementazione e manutenzione di infrastrutture IT, garantendo prestazioni, sicurezza e scalabilità. È esperto in sistemi operativi (Windows, Linux), gestione di reti, virtualizzazione e configurazione hardware. Spesso lavora anche su automazione e gestione di ambienti complessi come cluster o data center. - Erp Analyst
Analizza le esigenze aziendali per implementare, personalizzare e ottimizzare sistemi Erp (Enterprise Resource Planning). Conosce piattaforme come Sap, Oracle o Microsoft Dynamics ed è esperto in processi aziendali come contabilità, supply chain e HR. Possiede capacità analitiche e di comunicazione per interfacciarsi con stakeholder tecnici e non. - IT Help Desk
Fornisce supporto tecnico agli utenti per risolvere problemi hardware e software, configurare dispositivi e mantenere la continuità operativa. È abile nel problem solving, ha familiarità con strumenti di ticketing e conosce sistemi operativi, applicazioni aziendali e reti di base. È spesso il primo punto di contatto per problematiche IT. - Cloud Specialist
Progetta, implementa e gestisce infrastrutture cloud garantendo sicurezza, scalabilità e ottimizzazione dei costi. Ha competenze su piattaforme cloud come Aws, Azure o Google Cloud, containerizzazione (Docker, Kubernetes) e strumenti DevOps. Monitora le performance per assicurare continuità e ridondanza. - Data Engineer
Si occupa della progettazione e manutenzione di pipeline per l’elaborazione e l’integrazione dei dati, assicurando qualità e disponibilità per analisi e modelli predittivi. È esperto in big data, Etl, database relazionali (Sql) e non relazionali (NoSql) e strumenti come Hadoop o Spark. Collabora strettamente con Data Scientist e analisti. - Machine Learning Engineer
Progetta, sviluppa e ottimizza modelli di machine learning, rendendoli scalabili e integrandoli in sistemi aziendali. Lavora con librerie come TensorFlow e PyTorch, ha competenze di matematica applicata, statistica e linguaggi come Python. - AI Developer
Crea applicazioni basate su intelligenza artificiale, come chatbot, sistemi di riconoscimento visivo o predittivi. Ha competenze in algoritmi di AI, machine learning, Nlp (Natural Language Processing) e visione artificiale. Usa strumenti avanzati come OpenCV, spaCy e framework AI per sviluppare soluzioni innovative. - Embedded Software Developer
Progetta software ottimizzati per sistemi embedded utilizzati nell’ IoT, automazione industriale, elettronica di consumo e centraline elettroniche. Ha conoscenze di linguaggi come C/C++ e sistemi operativi real-time (Rtos), oltre che di hardware e protocolli di comunicazione (Uart, SPI, I2C). - Data Scientist
Analizza e interpreta grandi volumi di dati per identificare tendenze, modelli e soluzioni strategiche. È esperto in statistica, machine learning e strumenti come Python, R e Sql. Lavora con dashboard e visualizzazioni per presentare insight utili a supportare le decisioni aziendali, spesso collaborando con Data Engineer.
